Подмножество по номерам в PyTorch

Чтобы оставить только часть примеров полного набора, служит класс Subset из модуля torch.utils.data. Ему передают исходный набор и список номеров, которые нужно сохранить.

Новый объект ведёт себя как обычный набор: к нему обращаются по номеру и спрашивают длину. Создадим набор из четырёх чисел, возьмём номера 0 и 2 и выведем длину и первый элемент:

import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, Subset

data = TensorDataset(torch.tensor([1., 2., 3., 4.]))
indices = [0, 2]
part = Subset(data, indices)
print(len(part)) # выведет 2
print(part[0]) # выведет (tensor(1.),)

Создайте набор из чисел 10, 20, 30 и 40 и список номеров 1 и 3. Соберите по ним узкий набор и выведите его длину.

Для набора из пяти целых от 0 до 4 оставьте только номера 0, 2 и 4. Выведите значение первого примера в отобранной части.

Создайте пару тензоров длины 3: метки [0, 1, 0] и признаки [1., 2., 3.] в общем наборе. По номерам [2, 0] получите срез и выведите метку второго примера в этом срезе.